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AIで髪型変換した
LGTM: 42
#Python #機械学習 #AI #PyTorch #GAN

Link: https://qiita.com/ae0402543/items/42fe0b0ec8929b720d11

AIで髪型変換した - Qiita

はじめに

先日、某美容院が出している「AIが“似合う髪形”を提案するアプリ」に新機能としてその髪型を、ユーザーの顔写真に合成する機能を追加していたのですが、GANでやったらもう少し綺麗に変換できそうだと思い制作してみました。

...

3 viewsedited 22:00

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PyTorch Lightning 2021 (for MLコンペ)
LGTM: 69
#Kaggle #PyTorch #Pytorch-lightning

Link: https://qiita.com/fam_taro/items/df8656a6c3b277f58781

PyTorch Lightning 2021 (for MLコンペ) - Qiita

こちらの記事は第２回分析コンペLT会 - connpass で発表に用いるものです。

前回の発表や他の類似ライブラリとの比較記事の投稿からある程度時間が経ち、PyTorch Lightning については色々と書き方も変わっ...

1 viewedited 09:00

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Pytorchの「.detach()」と「with no_grad():」と「.requires_grad = False」の違い
LGTM: 6
#Python #DeepLearning #PyTorch #勾配

Link: https://qiita.com/tttamaki/items/28f13a1507eb63387901

Pytorchの「.detach()」と「with no_grad():」と「.requires_grad = False」の違い - Qiita

内容

pytorchで勾配計算をしない方法には

tensorの.detach()を使って計算グラフを切る

GANのサンプルコードでよく見かける

with文を使ってtorch.no_grad()で囲んで計算グラフを作ら...

1 viewedited 21:00

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IceVisionによるObjectDetection
LGTM: 2
#ComputerVision #DeepLearning #PyTorch #ObjectDetection #IceVision

Link: https://qiita.com/Ikwus/items/7f7558745e5e7221c7b6

IceVisionによるObjectDetection - Qiita

これは何

2021年で最もイケている物体検出フレームワークと言っても過言ではないIceVisionを使って標準データセットのペットデータセットを使ったObject Detectionを簡単に行うためのhands-on

Ice...

2 views21:00

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複数GPUで学習するときのDP(Data Parallel)とDDP(Distributed Data Parallel)の違い
LGTM: 24
#Python #DeepLearning #PyTorch

Link: https://qiita.com/fam_taro/items/df6061b589c3ccf86089

複数GPUで学習するときのDP(Data Parallel)とDDP(Distributed Data Parallel)の違い - Qiita

PyTorch とかで複数GPUを使って学習する場合に DP と DDP って何が違うのか毎回調べてたのでまとめました。

本記事は下記記事やドキュメントをさらに噛み砕いたものとなっています。
特に一つ目の記事は少し前の記事ですがわか...

2 viewsedited 21:00

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PytorchでGANを実装してみた。
LGTM: 5
#Python #AI #ニューラルネットワーク #PyTorch #GAN

Link: https://qiita.com/keiji_dl/items/45a5775a361151f9189d

PytorchでGANを実装してみた。 - Qiita

はじめに

2014年にGoodfellowらによって提案されたGenerative Adversarial Networks（GAN）は、コンピュータビジョンにおける画像生成の領域に革命をもたらした。見事で生き生きとした画像が、...

1 viewedited 09:00

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BERTによる自然言語処理についてモデルを組んで確認してみた
LGTM: 7
#Python #PyTorch

Link: https://qiita.com/koei_miwa/items/dc8bf7f4496b844fc3d5

BERTによる自然言語処理についてモデルを組んで確認してみた - Qiita

はじめに

　　システム会社所属のシステムエンジニアが独学に限界を感じて
　オンライン受講した結果を記録する記事です。
　これまでの自己学習での各種技術の習得を行ってきましたが、
　日々複雑になる技術説明の信憑性を担保することに限...

1 viewedited 09:00

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PyTorchの再現性に関して
LGTM: 22
#Python #PyTorch

Link: https://qiita.com/north_redwing/items/1e153139125d37829d2d

PyTorchの再現性に関して - Qiita

内容

機械学習をやっていて、再現性に困ることは多々ありますね（？）。
論文や自身の実験の再現はもちろんのこと、実装のチェックをする際にも有効です。
今回はPyTorchの再現性に関して、PyTorchのofficialな文書を基...

1 viewedited 09:00

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Apple silicon M1 MAC 上で機械学習環境 (tensorflow, pytorch, jupyter)を構築する。
LGTM: 13
#Python #Jupyter #TensorFlow #PyTorch #Miniforge

Link: https://qiita.com/s_s_satoc/items/4cf7ae7b6e07c44b50de

Apple silicon M1 MAC 上で機械学習環境 (tensorflow, pytorch, jupyter)を構築する。 - Qiita

勢いで買って、出先用として使っていたM1 macbook air。昨年裏技？みたいな方法でpytorchとjupyterを入れて騙し騙し使っておりました。当然挙動は怪しく、バクが時に起こるのはご愛想と許していたのだけれど、tensor...

1 viewedited 21:00

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【機械学習】過学習を防ぐ正則化手法比較まとめ
LGTM: 5
#Python #機械学習 #CNN #正則化 #PyTorch

Link: https://qiita.com/Frog67/items/8c845757337a672062b3

【機械学習】過学習を防ぐ正則化手法比較まとめ - Qiita

はじめに

この記事では機械学習における各種の正則化手法の概要とシンプルな問題設定で使用してみた結果をまとめています。

記事対象者として、

正則化手法としてどのようなものがあるかざっと見てみたい人
どの正則化手法を採用するか...

1 viewedited 21:00

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PyTorchを使って学べるレシピ紹介
LGTM: 7
#Python #自然言語処理 #機械学習 #深層学習 #PyTorch

Link: https://qiita.com/Axross_SBiv/items/fb7e2e4e140eddc8c90e

PyTorchを使って学べるレシピ紹介 - Qiita

はじめに

Axrossを運営している藤原です。

Axross とは、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いのもと、ソフトバンクと社内起業制度にて立ち上げたサービスです...

1 viewedited 09:00

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pytorchによる分類の実施
LGTM: 6
#Python #機械学習 #ニューラルネットワーク #PyTorch

Link: https://qiita.com/dem_kk/items/98035fe8a795327d9228

pytorchによる分類の実施 - Qiita

はじめに

ディープラーニングがどんなものか学ぶためにpytorchを使って分類を実施してみた。
あとはGPUでちゃんと回せるかも確認。

環境

windows 10
python 3.8.10
torch 1.9.0+cu1...

1 viewedited 21:00

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PyTorchによるeコマースのファッション画像背景の自動除去
LGTM: 2
#Databricks #PyTorch

Link: https://qiita.com/taka_yayoi/items/c4fcb1a24f2d4406eb6a

PyTorchによるeコマースのファッション画像背景の自動除去 - Qiita

How to Use PyTorch to Improve Image Recognition Modeling - The Databricks Blogの翻訳です。

この記事は、大規模機械学習データパイプラインを構築しているe...

1 view09:00

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HuggingFace(BERT)を使ってお手軽に日本語ニュースを分類する
LGTM: 9
#Python #初心者 #自然言語処理 #PyTorch #huggingface

Link: https://qiita.com/ku_a_i/items/bac3befedbadab45774f

HuggingFace(BERT)を使ってお手軽に日本語ニュースを分類する - Qiita

0.はじめに

今回は自然言語処理のAI分類に関してBERTを活用する方法を書いていきます。
BERT関連の記事を見ると割と難解でウワッナニコレ・・となる人も少なくないかな？と個人的に感じてるのでいつものようになるべく平易な用語と...

1 viewedited 09:00

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抵抗値のカラーコード表は二度と見たくないので、PyTorchでリアルタイムに物体検出をして抵抗値を計算してくれるスマホアプリをリリースしてみた
LGTM: 20
#Android #iOS #機械学習 #新人プログラマ応援 #PyTorch

Link: https://qiita.com/bob_yama/items/6940807e92c69a30548d

抵抗値のカラーコード表は二度と見たくないので、PyTorchでリアルタイムに物体検出をして抵抗値を計算してくれるスマホアプリをリリースしてみた - Qiita

これは何

スマホをかざすと、AIがリアルタイムに物体検出を行い抵抗値を判別してくれる抵抗値AI計算機というアプリを作成しました。

Androidデモ

iOSデモ

今回はアプリ作成にあたり行...

1 viewedited 09:00

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【Kaggle】G2Net Gravitational Wave Detection コンペ振り返り
LGTM: 11
#機械学習 #Kaggle #PyTorch

Link: https://qiita.com/anonamename/items/5b7fa5d9d5d7f9970e06

【Kaggle】G2Net Gravitational Wave Detection コンペ振り返り - Qiita

はじめに

2021年7月1日〜2021年9月30日に開催されたKaggleのG2Netに社内メンバー（ tktk, foo_foo, Keiichi Mase ）+ kambehmw とチームを組んで参加しました。

19位のチ...

2 viewsedited 21:00

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書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」紹介
LGTM: 22
#Python #機械学習 #DeepLearning #PyTorch

Link: https://qiita.com/makaishi2/items/2c40fe43c01b35acb8c4

書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」紹介 - Qiita

はじめに

　2021年 9月17日に日経BP社より出版した書籍「最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング」の筆者です。当記事ではこの本の特徴をご紹介したいと思います。

Amazonリンク(単行本...

2 viewsedited 21:00

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Pytorch Template 個人的ベストプラクティス（解説付き）
LGTM: 160
#Python #データ分析 #深層学習 #PyTorch

Link: https://qiita.com/takubb/items/7d45ae701390912c7629

Pytorch Template 個人的ベストプラクティス（解説付き） - Qiita

はじめにPytorchでコードを書き始めるとき、乱数固定やデータローダー、モデルの訓練や学習結果の取得等、毎度色々なサイトを参照するのは面倒だと思い、現時点の個人的ベストプラクティス・テンプレート…

1 viewedited 09:00

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PFRLでスーパーマリオ1-1をクリアするまで
LGTM: 16
#Python #強化学習 #PyTorch #PFRL

Link: https://qiita.com/hrs1985/items/d249bf5d41078ded60c2

PFRLでスーパーマリオ1-1をクリアするまで - Qiita

以前はStableBaselinesを使っていましたが、ニューラルネットワークの構造をいじりにくいことやアルゴリズムに手を加えにくいと思っていました。ネットワークにAttentionを加えるだけでも一苦労でした。

そもそもTenso...

1 viewedited 09:00

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